使用新的離散數值擴展 DOE你好，
我對具有四個參數的化學反應進行了 DoE，其中三個參數具有四個離散數值和一個常數。 DoE 給了我一些有用的見解，我現在想要擴展 DoE，但限制離散參數的值並將常數值更改為連續值。我看過你的許多 YouTube 影片並蒐索了這裡的討論，但沒有運氣。
我發現其中一個參數的較低值是最好的（我們稱之為 A、B、C 和 D 中的 A），所以現在我想以 A 周圍更窄的範圍擴展 DoE 並刪除 B， C 和D 來自即將進行的實驗。當嘗試使用增強設計時，我不允許將因子更改為 A、E 和 F。
我肯定錯過了什麼，但我感覺我已經到處找過了。這是使用我新想要的參數創建新 DoE 的唯一解決方案，還是我可以用這些參數擴展我目前的 DoE？
實驗設計回覆：使用新的離散數值擴展 DOE我警告您不要縮小因子範圍。為什麼？ DOE 產生最佳資料來估計模型參數。您反過來使用該模型來估計最佳條件。限制範圍將損害參數估計的精確度和功效。
因子特徵保存為列屬性。在增強設計之前更改屬性設定。
回覆：使用新的離散數值擴展 DOE我不明白你的情況，你沒有提供第一次實驗的細節，但這是我的想法/問題。首先，你為什麼願意「擴展」第一個實驗？看起來因子 A 是您想要在下一個實驗中包含的唯一因子。推理空間可能完全不同。
1. 對於您的因素“A”，您發現較低的值是最好的。該因素在多少水平上進行了測試？看來您想嘗試更低的 A 值？沒有互動嗎？
2. 您發現B、C 和D 沒有用（例如，重要），因此您想放棄考慮它們。您實驗中的其他因素程度有多「大膽」？你會把它們設置在哪裡？
3. 您想要新增 2 個新因子 E 和 F，然後新增在第一個實驗中保持不變的因子。雖然可以做到這一點，但您將錯過與 B、C 和 D 因素之間任何可能的相互作用。 A 的重要性也是有條件的。其重要性取決於模型中的其他項目以及您估計 MSE 的方式。如果其中任何一個發生變化，A 的重要性就會改變。
4. 回想起來，第一次實驗中除了A、B、C、D之外，你還應該對常數E、E和F進行實驗。那麼刪除條款的決定會更有效。
